論文の概要: Rumor Detection on Social Media with Temporal Propagation Structure Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08316v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 06:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:31:52.200634
• Title: Rumor Detection on Social Media with Temporal Propagation Structure Optimization
• Title（参考訳）: 時空間伝搬構造最適化を用いたソーシャルメディアの噂検出
• Authors: Xingyu Peng, Junran Wu, Ruomei Liu, Ke Xu,
• Abstract要約: ソーシャルメディア上での噂を検知する従来の手法は、主にテキストコンテンツの分析に重点を置いている。 最近の研究は、噂の伝播中に出現する階層的な会話構造をモデル化するためにグラフニューラルネットワークを活用する方向に移行している。 重み付き伝搬木を構築することで時間情報を組み込んだ新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.502126393786611
• License:
• Abstract: Traditional methods for detecting rumors on social media primarily focus on analyzing textual content, often struggling to capture the complexity of online interactions. Recent research has shifted towards leveraging graph neural networks to model the hierarchical conversation structure that emerges during rumor propagation. However, these methods tend to overlook the temporal aspect of rumor propagation and may disregard potential noise within the propagation structure. In this paper, we propose a novel approach that incorporates temporal information by constructing a weighted propagation tree, where the weight of each edge represents the time interval between connected posts. Drawing upon the theory of structural entropy, we transform this tree into a coding tree. This transformation aims to preserve the essential structure of rumor propagation while reducing noise. Finally, we introduce a recursive neural network to learn from the coding tree for rumor veracity prediction. Experimental results on two common datasets demonstrate the superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上で噂を検出する従来の方法は、主にテキストコンテンツの分析に焦点を合わせており、しばしばオンラインインタラクションの複雑さを捉えるのに苦労している。 最近の研究は、噂の伝播中に出現する階層的な会話構造をモデル化するためにグラフニューラルネットワークを活用している。 しかし、これらの手法は、噂の伝播の時間的側面を見落とし、伝播構造内の潜在的なノイズを無視する傾向がある。 本稿では,各エッジの重みが接続されたポスト間の時間間隔を表す重み付き伝搬木を構築することで,時間情報を組み込んだ新しい手法を提案する。 構造エントロピーの理論に基づいて、この木を符号化木に変換する。 この変換は、ノイズを低減しつつ、噂の伝播の本質的な構造を維持することを目的としている。 最後に、噂の正確性予測のために、符号化木から学習する再帰的ニューラルネットワークを導入する。 2つの共通のデータセットに対する実験結果は、我々のアプローチの優位性を示している。

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